[数据仓库]分层概念,ODS,DM,DWD,DWS,DIM的概念
ODS 全称是 Operational Data Store**，操作数据存储.“面向主题的”，数据运营层，也叫ODS层，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的 ETL 之后，装入本层。本层的数据，总体上大多是按照源头业务系统的分类方式而分类的。
Doris 架构原理及核心特性详解
Doris 是百度内部孵化的OLAP项目，现已开源并广泛应用。它采用MPP架构、向量化执行引擎和列存储技术，提供高性能、易用性和实时数据处理能力。系统由FE（管理节点）和BE（计算与存储节点）组成，支持水平扩展和高可用性。Doris 适用于海量数据分析，尤其在电商、游戏等行业表现出色，但资源消耗较大，复杂查询优化有局限性，生态集成度有待提高。
向量数据库和嵌入模型
本文介绍了向量数据库和嵌入模型的概念及应用，重点探讨了两者在AI技术栈中的协作关系。向量数据库是一种用于存储高维向量数据的解决方案，支持相似性搜索而非传统的关系型数据库精确匹配。文中通过实例展示了如何使用阿里百炼的文本嵌入模型（text-embedding-v3）将文本向量化，并结合Qdrant向量数据库进行存储与检索。代码示例部分详细说明了从文本嵌入到向量存储及查询的完整流程，为开发者提供了实践参考。
开源云真机平台-Sonic应用实践
Sonic，一站式开源分布式集群云真机测试平台，致力服务于中小企业的客户端UI测试。 Sonic当前的愿景是能帮助中小型企业解决在客户端自动化或远控方面缺少工具和测试手段的问题。
数据中台的智能进化—阿里巴巴十二年数据平台发展历程
从2016年诞生起，“中台”概念就一路火热至今，对互联网与金融行业数字化转型产生了极为深远的影响。
作为“中台”概念的提出者和先行者，阿里巴巴用12年的实践探索了中台能力建设和数据应用。在不断升级和重构的过程中，阿里巴巴的中台建设经历了从分散的数据分析到数据中台化能力整合，再到全局数据智能化的时代。
精通RAG架构：从0到1，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库
为了帮助更多人掌握大模型技术，尼恩和他的团队编写了《LLM大模型学习圣经》系列文档，包括《从0到1吃透Transformer技术底座》、《从0到1精通RAG架构，基于LLM+RAG构建生产级企业知识库》和《从0到1吃透大模型的顶级架构》。这些文档不仅系统地讲解了大模型的核心技术，还提供了实战案例和配套视频，帮助读者快速上手。